۱۳ روش افزایش فروش با استفاده از داده کاوی

مثال هایی از تاثیر داده کاوی در افزایش فروش  :

۱-بهبود روش های مارکیتینگ ( بازاریابی ) :

مارکتینگ یکی از مهمترین بخش های صنعت خرده فروشی ست ، که داده کاوی میتواند کاربردهای مختلفی در این زمینه داشته باشد از جمله : “برای پشتیبانی از طرح فروشگاه ” ، “تخصیص فضای قفسه”  ، ” اثربخشی تبلیغ”  و “موقعیت مکانی محصول”( اینکه محصولات کجا قرار بگیرند میتواند در افزایش فروش بسیار موثر باشد  ) . همچنین از اطلاعات مربوط به محصولاتی که در حال حاضر توسط مشتریان خریداری شده اند استفاده میشود تا مشخص شود مشتری ها چه نوع کالایی را هنگام ارائه پیشنهادات اجتماعی بیشتر خریداری میکنند تا آنها را از وجود محصولات آگاه سازند.

۲-به حداقل رساندن ریسک :

داده کاوی میتواند در شاخه ” مدیریت ریسک ” در صنعت خرده فروشی استفاده شود.

روش های داده کاوی توسط سازمانهای خرده فروشی برای تعیین اینکه “کدام محصولات در معرض خطرات رقابتی یا الگوی خرید مشتریان متفاوت هستند” ، استفاده می شود.

خرده فروشان با کمک روش های داده کاوی می توانند آن دسته از مشتریانی را که احتمال خرید محصولات یک مارک خاص را دارند بیشتر هدف قرار دهند و همچنین می توانند تصمیم بگیرند که در چه زمان و در کدام فروشگاه برای تبلیغ محصولات هر زمان که نیاز باشد، اقدام کنند.

۳-حداقل کردن خطرات کلاهبرداری :

براساس مطالعات ، مشخص شده است که ۳۸٪ ضرر در تجارت خرده فروشی به دلیل عدم امانت داری کارمندان خرده فروشی اتفاق می افتد و یک چهارم از این کلاهبرداری ها در نقطه فروش قابل تشخیص است.

به همین دلیل ، خرده فروشان تلاش زیادی برای پیدا کردن کارمندانی که امانت دار نیستند انجام دادند. برخی از سوپر مارکت ها علاوه بر استفاده از تکنیک های داده کاوی،  سیستم های دوربین مداربسته را نیز نصب می کنند.  معاملات مشکوک را می توان از نرم افزار داده کاوی بازیابی کرد و از فیلم های دوربین مدار بسته می توان برای دیدن اینکه دقیقاً در طول معامله چه اتفاقی افتاده است ، استفاده کرد. که به کمک این ها نیازی به حضور فیزیکی مدیر در فروشگاه نیست و میتواند از راه دور انجام شود.

۴-ایجاد روش برای به دست آوردن مشتریان جدید و استفاده از تکنیک هایی برای حفظ آنها:

آنها با مطالعه تاریخچه خرید گذشته مشتریان می توانند استراتژی هایی را برای هدف قرار دادن مشتریان و کسب کسب و کار از آنها تهیه کنند و از دانش داده کاوی نیز می توان برای جلوگیری از حرکت مشتریان به سمت رقبا استفاده کرد.

۵-طراحی و ساخت انبارهای داده براساس مزایای داده کاوی.

۶-تحلیل اثربخشی کمپانی های فروش.

۷-حفظ مشتری :

رسیدن به مشتریان جدید نسبت به حفظ مشتری های فعلی ، هزینه بیشتری دارد. بنابراین با شناختن رفتار خریداران موجود ، بازاریاب مستقیم می تواند نیاز و علاقه مشتریان را برای خرید محصول خاص پیش بینی کند. خرده فروشی با استفاده از این نوع پیش بینی می تواند با ارائه تخفیف یا پیشنهاد ، مشتری های موجود را حفظ کند.

بصورت کلی می توان گفت که داده کاوی ابزاری مهم برای استخراج اطلاعات از داده های موجود و استفاده از آن دانش برای تصمیم گیری بهتر است. داده ها از انبارهای مختلف طبقه بندی شده و در یک قالب قابل قبول و قابل خواندن قرار می گیرند تا نتیجه گیری از آن حاصل شود

داده کاوی کاربرد بسیار خوبی در صنعت خرده فروشی دارد زیرا اطلاعات زیادی را در مورد فروش ، تاریخ خرید مشتری ، حمل و نقل کالا ، مصرف و خدمات ، جمع آوری می کند. طبیعی است که به دلیل افزایش سهولت ، در دسترس بودن و محبوبیت وب ، تعداد داده های جمع آوری شده به سرعت گسترش می یابد.داده کاوی در صنعت خرده فروشی به شناسایی الگوهای خرید مشتری و روندهایی که منجر به بهبود کیفیت خدمات به مشتری و حفظ و رضایت مشتری خوب می شود ، کمک می کند.

۸-تجزیه و تحلیل سبد بازار:

تجزیه و تحلیل سبد بازار روشی است برای فهمیدن مواردی که طبق قوانین انجمن احتمالاً با هم خریداری می شوند. این برنامه نشانه‌های ارزشمندی را درمورد مشتریان و الگوهای خرید با نشان دادن ارتباط بین موارد مختلف ارائه می دهد. این نوع ارتباط اقلام برای طراحی قفسه ، تصمیم گیری در مورد مکان و تبلیغ آنها با استفاده از ترکیب ، مفید است. به این ترتیب مشتریان می توانند به راحتی کالای مورد نظر را پیدا کنند و این تحلیل به فروش متقابل محصول کمک می کند

۹-تقسیم مشتری و بازاریابی هدفمند

تقسیم بندی به معنای تقسیم بازار به چند قسمت توسط کاراکترهای خاص است. از داده کاوی می توان در گروه بندی یا خوشه بندی مشتریان بر اساس رفتارشان استفاده کرد. این نوع اطلاعات برای تعریف مشتریان مشابه در یک خوشه ، نگه داشتن مشتریان خوب و شناسایی پاسخ دهندگان احتمالی برای بازاریابی هدف مفید است.

داده کاوی در صنعت تولید بینش عمیق تری از فرآیندهای پیش بینی خرابی دستگاه و نگهداری پیشگیرانه را در اختیار شما قرار می دهد. بنابراین داده کاوی از بهبود کیفیت و کاهش هزینه های ناشی از خسارت پشتیبانی می کند.

۱۰-مدیریت ارتباط با مشتری ( CRM) و پروفایل مشتری:

فروشگاه های فدرال در حال جمع آوری داده های مشتری و معامله هستند تا بهترین مشتریان را شناسایی کرده و موارد اضافی اختصاصی را ارائه دهند. به عنوان مثال ، مکیس وست با شناسایی عادتهای هزینه مشتری می تواند وقایع در حال تغییر زندگی مانند ازدواج و فرزندان را در طی یک سال پیش بینی کند.

۱۱-شناسایی مشتریان سودآور برای فعالیت در بازار یا راه اندازی محصول جدید :

از آنجا که تحقیقات موجود در خرده فروشی محدود به هدف قرار دادن مشتریان مبتنی بر مدل RFM و LTV است ، هدف اصلی مبتنی بر امتیاز پاداش برای فعالیت در بازار نیز پیشنهاد می شود. فرض کنید به مشتریان کارت داده می شود ، و هنگام خرید امتیازی بعنوان پاداش اضافه می شود. بر اساس RFM مشتری و رفتارش و  با استفاده از LTV و جزئیات امتیاز پاداش ، خرده فروش می تواند مشتریان بالقوه سودآور را برای کمپین ها هدف قرار دهد. اگر این روش شناسی اعمال شود ، خرده فروش می تواند به راحتی مشتری بالقوه سودآور را برای برنامه های تبلیغاتی پیدا کند.

فن آوری های اطلاعاتی مبتنی بر وب ( IT)  به خرده فروشان اینترنتی این امکان را می دهد تا تعامل با مشتریان آنلاین را تسهیل کنند تا مشتریان تجربه بهتری از خرید داشته باشند. نمونه بارز خدمات دیجیتالی مبتنی بر نظرات شفاهی ، که در آن خریداران می توانند نظرات خود را درباره محصولات از طریق بررسی و سیستم های رتبه بندی در وب سایت های خرده فروشی ارسال و به اشتراک بگذارند ، است. خرده فروشان آنلاین مشهور مانند Amazon.com داده های مختلف تعامل با مشتری ، از جمله خریدهای قبلی ، رتبه بندی ها و الگوهای مرور آنها و همچنین اطلاعات جمعیتی و محصول را تجزیه و تحلیل می کند و بر این اساس به مشتری محصول ارائه میدهد.

Recommender Systems -13 ( سیستم های توصیه گر ) :

در این سیستم ها از  بین روش های بیشمار برای تعیین توصیه ها ، الگوریتم های مبتنی بر فیلتر مشترک (CF)  محبوب ترین روش در بین خرده فروشان آنلاین برای توصیه محصولات است. توصیه های CF با توجه به میزان شباهت ترجیحات گروه های مصرف کننده مشخص می شود.

فروشندگان عمدتا از دو نوع سیستم پیشنهادی استفاده می کنند:

مبتنی بر محتوا (یعنی ویژگی های محصول)

مبتنی بر CF (رفتار کاربران).

در سیستم های پیشنهادی مبتنی بر محتوا ، فروشندگان مواردی مشابه آنچه را که کاربر مشخص در گذشته ترجیح داده ، توصیه می کنند ، در حالی که در توصیه های مبتنی بر CF ، کاربرانی را تعیین می کنند که ترجیحات آنها با موارد استفاده شده توسط کاربر مشخص شده و مواردی را که دوست داشته اند توصیه می کنند.

تعداد فزاینده ای از شرکت های آنلاین از جمله Amazon.com ، Barnes & Noble ، eBay ، iTunes ، Netflix و Google News از برخی از سیستم های پیشنهادی مبتنی بر CF استفاده می کنند. توصیه‌های حاصل شبیه به توصیه‌های دهان به دهان است زیرا توصیه به افراد بر اساس ترجیح مصرف کنندگانی که رفتاری مشابه داشتند انجام میشود تا محصولی که مورد علاقه آنها است پیشنهاد شود. توصیه های مبتنی بر CF همچنین بازخورد در مورد ترجیحات مربوط به محصول،  از مشتریان مشابه را ارائه می دهد.   نتایج پیشنهادی مبتنی بر CF  تحت عنوان “مشتریانی که این مورد را خریده اند،  همچنین این آیتم ها را نیز خریداری کرده اند : ” ارائه میشود و در اینجا لیستی از آن آیتم ها به مشتری توصیه میشود که در واقع یک نقش واسطه ای خودکار در توصیه های شفاهی سنتی که از قبل وجود داشت ایفا میکند.

توصیه های مبتنی بر CF سیگنالهایی را در مورد ترجیحات سایر مشتریان با  ذهن و رفتار مشابه برای کاربران فراهم می کند. در این سیستم ها معمولاً توصیه ها بر اساس ترکیبی از “خرید گذشته یا رفتار مروری” ، “ویژگی های کالاهای مورد نظر” و “همچنین اطلاعات جمعیتی و ترجیحی شخصی” در مورد خریداران ، در نظر گرفته میشود.

قدرت توصیه ها به موارد زیر بستگی دارد :

۱-چند توصیه کننده یک مورد اصلی را پیشنهاد میدهند ؟ 

هرچه یک کالای پایه بیشتر توصیه کننده داشته باشد ، احتمالاً خریداران با علایق مختلف به سمت آن هدایت می شوند.

۲-چند نسخه از کالاهای توصیه شده ها فروخته می شود ؟

هرچه مشتری بیشتر کالای توصیه شده را خریداری کند ، میزان توصیه بیشتر در معرض دید قرار می گیرد و احتمال خرید آن بیشتر میشود.

۳-نوع توصیه :

آیا پیشنهادات بصورت زوجی (که به شکلی قابل توجه تر در com ارائه می شود) یا یک توصیه مرتبط ، که در یک لیست پنهان است ، ارائه میشود ؟ که در موارد زیادی پیشنهادات زوجی ممکن است تأثیر بالاتری داشته باشند.